PyTorch

首页 标签 PyTorch
# PyTorch #
关注
4894内容
从零开始:如何训练自己的AI模型
### 从零开始:如何训练自己的AI模型 训练AI模型如同培养新生儿,需耐心与技巧。首先明确目标(如图像识别、自然语言处理),选择框架(TensorFlow、PyTorch)。接着收集并预处理数据,确保多样性和准确性。然后设计模型结构,如卷积神经网络(CNN),并通过代码实现训练。训练后评估模型性能,调优以避免过拟合。最后部署模型至实际应用。通过猫狗分类器案例,掌握关键步骤和常见问题。训练AI模型是不断迭代优化的过程,实践才能真正掌握精髓。
云上玩转DeepSeek系列之五:实测优化16%, 体验FlashMLA加速DeepSeek-V2-Lite推理
DeepSeek-AI 开源的 FlashMLA 是一个优化多层注意力机制的解码内核,显著提升大语言模型的长序列处理和推理效率。本文介绍了如何在 PAI 平台上安装并使用 FlashMLA 部署 DeepSeek-V2-Lite-Chat 模型。通过优化后的 FlashMLA,实现了约 16% 的性能提升。
|
7月前
| |
用PyTorch从零构建 DeepSeek R1:模型架构和分步训练详解
本文详细介绍了DeepSeek R1模型的构建过程,涵盖从基础模型选型到多阶段训练流程,再到关键技术如强化学习、拒绝采样和知识蒸馏的应用。
TPO:告别微调!这个AI框架让大模型实时进化:无需训练直接优化,输入问题越用越聪明,输出质量暴涨50%
TPO(Test-Time Prompt Optimization)框架,通过奖励模型和迭代反馈优化大语言模型输出,无需训练即可显著提升性能,支持动态对齐人类偏好,降低优化成本。
BioMedGPT-R1:生物医药ChatGPT诞生!蒸馏DeepSeek R1突破人类专家水平,分子解析+靶点预测一键搞定
BioMedGPT-R1 是清华大学与水木分子联合开发的多模态生物医药大模型,支持跨模态问答、药物分子理解与靶点挖掘,性能显著提升。
|
7月前
|
用PyTorch从零开始编写DeepSeek-V2
本文详细介绍了如何使用PyTorch从零开始实现DeepSeek-V2,包括数据准备、模型构建、训练和测试等各个环节。掌握这些内容后,您可以根据自己的需求对模型进行扩展和优化,应用于更广泛的图像分析任务中。希望本指南能帮助您在深度学习领域更进一步。
|
7月前
| |
Vision Transformer中的图像块嵌入详解:线性投影和二维卷积的数学原理与代码实现
本文详细介绍了 Vision Transformer 中图像块嵌入的实现过程,结合理论与代码示例,帮助读者深入理解这一关键机制。
|
7月前
|
从零开始深度学习:全连接层、损失函数与梯度下降的详尽指南
在深度学习的领域,全连接层、损失函数与梯度下降是三块重要的基石。如果你正在踏上深度学习的旅程,理解它们是迈向成功的第一步。这篇文章将从概念到代码、从基础到进阶,详细剖析这三个主题,帮助你从小白成长为能够解决实际问题的开发者。
|
7月前
|
深度学习工具和框架详细指南:PyTorch、TensorFlow、Keras
在深度学习的世界中,PyTorch、TensorFlow和Keras是最受欢迎的工具和框架,它们为研究者和开发者提供了强大且易于使用的接口。在本文中,我们将深入探索这三个框架,涵盖如何用它们实现经典深度学习模型,并通过代码实例详细讲解这些工具的使用方法。
免费试用